目标函数(object function),损失函数(loss function)以及代价函数(cost function)之间的关系与区别

零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task4 评价函数与损失函数 -学习笔记4 评价函数与损失函数4.1 学习目标4.2 TP TN FP FN4.3 Dice评价指标4.4 IoU评价指标4.5 BCE损失函数4.6 Focal Loss4.7 Lovász-Softmax4.8 参考链接4.9 本章小结4.10 课后作业 4 评价函数与损失函数 4.1 学习目标 掌握常见的评价函数和损失函数Dice、IoU、BCE、Focal Loss、Lovász-Softmax； 掌握评价/损失函数的实践；

LOSS FUNCTION:

损失函数（loss function）或代价函数（cost function）说人话就是：损失函数是用来表示预测值与真实值间的差异的函数。目标函数f(x)说人话：目标函数是优化问题中的一个概念，在机器学习问题中，通常是在一定约束条件下，以最大/小化这个函数为目标，最终求得对应的参数权重。这个函数就是目标函数。在忽略正则项的前提下，LR的损失函数为：此时，目标函数等价于损失函数。在考虑正则项的前提下，LR的损失函数为：此时，目标函数大于损失函数。到这里，有的同学会说，目标函数和损失函数近似（损失函数是目标函数

区别 损失函数：计算的是一个样本的误差 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 例子 上面三个图的函数依次为 f1(x) , f2(x) , f3(x) 。我们是想用这三个函数分别来拟合Price，Price的真实值记为 Y。 我们给定x，这三个函数都会输出一个f(X)，这个输出的f(X)与真实值Y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，我们就用一个函数来度量拟合的程度。这个函数就称为损失函数(loss function)，或者叫代价

目标函数是模型训练的核心，它提供了评估和优化模型性能的标准。选择适当的目标函数对模型的成功至关重要，不同的任务（回归、分类等）会选择不同的目标函数。其作用是衡量模型预测值与真实值之间的差异，并通过优化（通常是最小化或最大化）目标函数来训练模型，以获得最优的参数组合。因此，虽然在许多机器学习问题中目标函数和损失函数是相同的，但从概念上讲，目标函数更为广泛。：衡量模型输出的概率分布与真实分布之间的差异，通常用于多分类任务。：衡量预测值与真实值之间的平方差的平均值，目标是最小化 MSE。

Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。对于回归问题，我们需要求出代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。 比如，对于下面的假设函数: 里面有 θ0 和 θ1 两个参数，参数的改变将会导致假设函数的变化，比如：　现实的例子中，数据会以很多点的形式给我们，我们想要解决回归问题，就需要将这些点拟合成一条直线，找到最优的 θ0 和 θ

加粗样式@TOC 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将...

一、损失函数、代价函数、目标函数定义 首先给出结论： 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。 代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。 目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）...

损失函数、代价函数与目标函数

损失函数，即loss function 代价函数，即cost function 目标函数，即objective function 损失函数和代价函数是同一个东西，而目标函数跟损失/代价函数相关，是更大范围的一个概念，数值上目标函数objective=loss+Ω，其中loss是经验损失即前面所说的损失/代价函数；而Ω是结构损失，对应正则项之类的来控制模型复杂程度的函数。 参考 [1] 机器学习中的...

**鲁棒回归** | Huber损失 | $\begin{cases} \frac{1}{2}(y_i - f(x_i))^2 & |y-f| \leq \delta \\ \delta |y_i - f(x_i))| - \frac{1}{2}\delta^2 & \text{其他} \end{cases}$ | 抗离群值 || **岭回归** | $\frac{1}{2N}\|y - X\theta\|^2_2 + \lambda\|\theta\|^2_2$ | MSE + L2正则 |

损失函数针对一个训练样本而言，代价函数针对多个样本组成的训练集而言，但是二者实际上是一样的，都反应估计值与真实标签值的接近程度，所以一定是越小越好。 目标函数指我们想要被优化的对象，在机器学习领域一般指带有正则化项的代价函数，但是目标函数本身可能是优化最大值，也可能优化最小值。 ...

机器学习中的目标函数，哟

4.1 学习目标 掌握常见的评价函数和损失函数Dice、IoU、BCE、Focal Loss、Lovász-Softmax； 掌握评价/损失函数的实践； 4.2 TP TN FP FN 在讲解语义分割中常用的评价函数和损失函数之前，先补充一**TP(真正例 true positive) TN(真反例 true negative) FP(假正例 false positive) FN(假反例 false negative)**的知识。在分类问题中，我们经常看到上述的表述方式，以二分类为例，我们可以将所有的样本预

目录损失函数【分类问题】【回归问题】评价函数【分类问题】 损失函数 【分类问题】 0-1损失 交叉熵损失 合页损失 指数损失 【回归问题】 L1损失 L2损失 MSE RMSE 评价函数 【分类问题】 准确率、召回率、精确率、F值 ROC、AUC ...

文章目录前言一、匹配策略1. 原则一2. 原则二二、损失函数 前言 一时兴起和好朋友一起组队参加了Datawhale的OD小项目，索性也算是第一次做CV的项目了，顺便练练pytorch和神经网络的内容。这是第三次任务的博客。本次任务主要是学习目标检测任务的损失函数，也就是我们训练的criterion 一、匹配策略 匹配策略就是说，我们需要知道每个prior bbox和哪个目标对应。本任务采用以下几个原则 1. 原则一 从ground truth box出发，寻找与每一个ground truth box有

目标检测中损失函数，localization loss变迁史，IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU等变体；